qq_16600319的博客

不同的GNN寻找邻居节点的方式笔记：

目录一级目录二级目录三级目录附录1.关于机器学习2.关于矩阵分解问题3一级目录二级目录三级目录附录1.关于机器学习问题1：什么是empirical risk？训练集上的期望损失：Remp=1N∑i=1nL(y^,y)R_{emp}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{n}L(\hat{y},y)Remp​=N1​∑i=1n​L(y^​,y)，是由于使用的数据集只是现实世界数据的一部分，所以训练出来存在一定的误差？是这么理解的吗？2.关于矩阵分解问题2.为什么矩阵分解的UVT\m

原文：Understanding Black-box Predictions viaInfluence Functions目标：以推荐系统为例，user-item矩阵中的某一个评分改变，对推荐系统的预测结果会有怎样的变化(影响)？设：input space XXX,output space YYY, 训练集：zi=(xi,yi)∈X×Y,i=1,2,…,nz_i =(x_i,y_i) \in X \times Y,i=1,2,\dots,nzi​=(xi​,yi​)∈X×Y,i=1,2,…,n;对于一